第二原发癌为乳腺癌的双原发癌临床病理特征及预后分析

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背景与目的:乳腺癌是全世界女性最常见的一种癌症,也是女性最常见的癌症死亡原因之一。双侧原发性乳腺癌(Bilateral primary breast cancer,BPBC)、包含乳腺癌的双原发癌(Double primary cancers,DPC)以及乳腺癌作为第一原发癌(First primary cancer,FPC)已成为了近几年来国内外竞相研究的热点,然而目前仅仅关注第二原发癌(Second primary cancer,SPC)为乳腺癌的DPC患者的研究较少。本研究旨在对其临床病理特征以及预后相关因素进行深入探讨,希望本研究可以作为其他研究的补充,为指导临床实践提供一定的参考依据。方法:本研究主要是收集美国国立癌症研究所支持的监测、流行病学和最终结局(The Surveillance,Epidemiology,and End Results,SEER)项目数据库中 2010 年1月 1 日至2015年12月31日期间SPC经病理确诊为乳腺癌的DPC患者的临床信息进行回顾性分析。根据FPC与SPC确诊的间隔时间是否大于等于6个月将患者分为同时性双原发癌(Synchronous double primary cancers,SDPC)组与异时性双原发癌(Metachronous double primary cancers,MDPC)组,分析两组患者的临床资料以及预后是否存在差异。用Cox模型进行SPC为乳腺癌的DPC患者的预后相关因素的分析,并将预后指标纳入Nomogram预测模型的建立,使用一致性指数(Concordance index,C-index)及绘制校正曲线检验Nomogram预测模型的准确性。本研究选用均数±标准差来表示计量资料,选用频数或率来表示计数资料。选取χ2检验进行SPC为乳腺癌的DPC患者的临床病理资料的单因素分析,选取单因素以及多因素Cox模型进行其预后相关因素的分析。选取Kaplan-Meier法完成生存曲线的绘制来直观地描述生存率,选取Log-Rank检验进行生存分析。本研究中以双侧P<0.05为差异存在统计学意义。结果:SDPC组患者与MDPC组患者的年龄、FPC类型、第二原发乳腺癌(Secondprimary breast cancer,SPBC)的原发部位、病理类型、病理学分级、手术方式、T分期、N分期、是否进行放疗、是否进行化疗、雌激素受体(Estrogenreceptor,ER)状态、孕激素受体(Progesterone receptor,PR)状态、人类表皮生长因子受体 2(Human epidermal growth factor receptor,HER-2)状态、确诊时的婚姻状态的之间的差异均存在统计学意义;种族、边侧之间的差异不存在统计学意义。进行倾向评分匹配(Propensity score matching,PSM)前SDPC组患者与MDPC组患者的生存曲线的差异存在统计学意义(P<0.0001);然而通过PSM消除SDPC组患者与MDPC组患者临床病理特征之间的差异后进行生存分析发现两组患者的生存曲线的差异不存在统计学意义(P=0.61)。年龄、种族、FPC类型、SPBC的原发部位、病理学分级、T分期、N分期、是否进行放疗、ER状态、PR状态以及确诊时的婚姻状态是SPC为乳腺癌的DPC患者的预后相关因素。其中,年龄大于75岁、黑种人、FPC为肺癌、SPBC的原发部位位于腋尾、未接受放疗、ER阴性、PR阴性为患者预后的危险因素。Nomogram预测模型共纳入年龄、种族、FPC类型、SPBC的原发部位、病理学分级、T分期、N分期、是否进行放疗、ER状态、PR状态、确诊时的婚姻状态、是否进行化疗以及HER-2状态,建模组与验证组的C-index分别为 0.758[95%CI为(0.699,0.817)]、0.760[95%CI为(0.666,0.854)],校正曲线贴近45°对角线,本预测模型对于SPC为乳腺癌的DPC患者的生存具有良好的预测能力。结论:1.SDPC组患者与MDPC组患者年龄、FPC类型、SPBC的原发部位、病理类型、病理学分级、手术方式、T分期、N分期、是否进行放疗、是否进行化疗、ER状态、PR状态、HER-2状态、确诊时的婚姻状态之间的差异存在统计学意义。PSM消除SDPC组与MDPC组临床病理特征差异后,SDPC组与MDPC组之间生存曲线的差异不存在统计学意义。2.年龄、种族、FPC类型、SPBC的原发部位、病理学分级、T分期、N分期、是否进行放疗、ER状态、PR状态以及确诊时的婚姻状态是SPC为乳腺癌的DPC患者的预后相关因素。其中,年龄大于75岁、黑种人、FPC为肺癌、SPBC的原发部位位于腋尾、未接受放疗、ER阴性、PR阴性为患者预后的危险因素。3.纳入预后相关因素构建的Nomogram预测模型具有良好的预测能力,有助于对SPC为乳腺癌的DPC患者的预后作出较为准确的评估。
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